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本文提出对万维网进行原则性重新设计，以适应AI代理作为主要中介，涉及访问权限、速率限制和标准化代理标识，从而超越以人为中心的假设。
介绍R2D-RL，一个强化学习环境，通过共享内存通信将RoboCup 2D足球模拟服务器与基于Python的多智能体强化学习工作流连接起来，支持全场和基于场景的训练，可配置对手和奖励塑造。
本文介绍如何使用Obsidian结合Codex/CC等AI工具构建学术文献管理系统，实现文献自动分类、查重、生成wiki页面和学术工具箱，并分享阅读文献和提升学术能力的方法。
DeepPaperNote 是一个开源工具，可自动将学术论文转换为结构化的Obsidian笔记，处理元数据、图表和笔记生成，以支持深度阅读。
本文提出了一种针对韧性制造业供应链的技能约束模型预测控制方法，其中培训决策影响未来的认证产能。该控制器求解有限时域混合整数规划，并在合成场景上进行评估，结果表明当瓶颈可预测时预测控制有效，但并非普遍优越。
本文从偏差-方差角度对扩散语言模型进行了理论分析，识别了掩码扩散与均匀扩散核之间的权衡。提出了SemDLM+，通过添加全局转移和语义频率惩罚来克服语义盆地问题，在LM1B和OpenWebText基准上实现了有竞争力的生成质量。
该项目为Claude Code添加了一套可审计的学术研究流程，包括引用验证、实验声明对齐等检查点，确保研究成果的可信度。
本文研究了大语言模型如何因对话上下文而产生不同结果，发现话题而非明确的用户人口特征是导致高风险场景（如薪资建议）中差异的主要驱动因素。
本文研究AI智能体技能的安全扫描器分歧，发现VirusTotal、静态分析和NVIDIA SkillSpector标记不同的技能，且重叠极少。它发布了一个超过67,000个技能版本的脱敏数据集，以支持分层安全治理的进一步研究。
本文研究了角色提示如何影响多模态大语言模型在城市感知中生成的语言，发现不同角色的描述趋于一致，而解释则随着角色属性系统性地变化。
Tomesphere是一款免费工具，通过Gemini生成的TLDR、同行评审、代码仓库以及用于论文发现的SPECTER2相似度图谱，丰富了arXiv和OpenAlex的论文页面。
本文提出了一种结合动态规划和约束规划的混合方法来解决部分车间调度问题，证明了尽管未超越纯CP求解器，但整合两种范式的可行性。
我发现一个仓库，它用Claude自动化了学术研究周期，从搜索论文到交付最终文档。
讨论字节Seed的Cola DLM与MIT何恺明的ELF两篇论文，它们通过连续扩散范式打破离散Token的限制，实现更优的全局规划和多模态对齐。
首份覆盖AI学术研究所有4个阶段的调查，概述了AI集成的5条核心原则。
对学术研究生命周期中250多种AI工具的全面调查，确定了五个关键原则，并强调了AI生成与验证能力之间日益扩大的差距。
一份全面的入门指南，面向非技术背景的学术研究人员，介绍如何使用Claude Code，涵盖安装、项目组织以及无需编程技能即可自动化研究任务。
A GitHub repository packages academic research skills into a single Codex skill, covering literature review, paper writing, peer review, and experiment planning to streamline the research workflow using OpenAI's Codex.
Nathan Lambert讨论了AI研究从学术界转向产业界的现象，对中立科学传播的缺失以及FOMO驱使研究人员远离开放科学表示担忧。他认为如果美国继续削弱相关机构，中国可能成为全球AI研究中心。
介绍了GitHub趋势项目academic-research-skills，这是一个为Claude设计的学术研究技能包，包含论文检索、引用管理、文献综述自动化等功能，适合研究生和研究人员。